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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 448 - 451 (4page)
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This study is centered on creating a cutting-edge AI powered method to gauge the smoothness of press dies utilized in the manufacturing sector. The primary goal is to boost the precision and effectiveness of monitoring surface quality by leveraging machine vision cameras and advanced image processing techniques. Traditional ways of measuring surface roughness depend on methods that involve contact, which can be time consuming and potentially harm the surface.
Conversely the proposed AI driven approach is contactless, noninvasive. Provides real time outcomes making it an asset, in environments. During this study, pictures of press die surfaces were taken, and digitized images were analyzed with aid of CNN together with other image processing techniques in the aim of identifying and quantifying surface roughness.
The results obtained from the experiments thus demonstrated the effectiveness and reliability of the algorithm which could prove vital in advancing quality management measures in the automotive production.
Conversely the proposed AI driven approach is contactless, noninvasive. Provides real time outcomes making it an asset, in environments. During this study, pictures of press die surfaces were taken, and digitized images were analyzed with aid of CNN together with other image processing techniques in the aim of identifying and quantifying surface roughness.
The results obtained from the experiments thus demonstrated the effectiveness and reliability of the algorithm which could prove vital in advancing quality management measures in the automotive production.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론 및 실험
3. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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